국내 최초·유일의 20대 전문 연구기관인 대학내일20대연구소는 지난 10년간 정량과 정성 데이터를 통합하며 트렌드 연구를 선도해 왔습니다. 그동안 소셜 데이터, 빅데이터, 소비자 조사를 융합해 사람과 조직, 브랜드의 자기다운 성장을 돕는 마케팅 솔루션을 구축해온 대학내일이 최근 ‘리스닝마인드’를 도입했는데요.
소셜 데이터로는 잡히지 않던 소비자의 맥락을 발견하고, 제안 전 팩트북 작성 방식이 바뀌고, 사내 데이터 문화가 조금씩 달라지고 있는 것까지. 검색 데이터가 실무자들의 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 확인해보세요.
“소셜 데이터엔 없는데 리스닝마인드엔 있더라고요.”
생성형 AI의 등장으로 마케팅 대행사를 둘러싼 환경이 빠르게 바뀌고 있습니다. 기본적인 실행은 누구나 AI로 처리할 수 있게 되면서, 대행사의 역할은 단순 실행을 넘어 고객의 문제를 먼저 발견하고 해결책을 제시하는 방향으로 이동하고 있어요. 많은 마케터들이 이 변화를 체감하며 ‘우리의 진짜 경쟁력은 무엇인가’를 고민하고 있습니다.
이에 대행사들은 클라이언트보다 소비자를 더 잘 이해하기 위한 방법을 찾고, 차별화된 데이터 확보에 주력하고 있습니다. 그렇다면 10년 이상 소비자 트렌드를 연구해온 전문 조직은 이 흐름을 어떻게 받아들이고 있을까요? 리스닝마인드를 도입해 변화를 모색하고 있는 대학내일20대연구소의 호영성님, 황우람님과 인재성장팀 문송이님을 만나 그 이야기를 들어보았습니다.
Q. 리스닝마인드를 도입하게 된 계기는 무엇인가요?
데이터로 설득하는 연구소가, 더 설득력 있는 데이터를 찾다
호영성｜20대연구소는 정량·정성 데이터를 통합해 인사이트를 도출하는 것을 핵심 역량으로 삼아온 곳입니다. 2023년경부터 소셜 데이터 분석을 본격적으로 도입하면서, 기존의 정성조사 중심 리서치에서 한 단계 더 나아갈 방법을 찾고 있었어요. 연구소 입장에서 늘 어려운 건 고객사를 끝까지 납득시키는 일이었습니다. 어떤 데이터든 편향이 있기 마련이고, ‘이게 편향된 거 아니냐’는 질문을 받을 때마다 인사이트의 도출 과정을 끝까지 설명하고 납득시켜야 하거든요. 리스닝마인드는 특정 집단이나 채널에 치우치지 않은 실제 검색 데이터를 원본 그대로 보여주기 때문에, ‘이 결론이 어떻게 나왔는지’를 고객사 앞에서 투명하게 펼쳐 보일 수 있게 됐어요. 여기에 더해, 에이전트(AE)들이 고객을 만날 때 고객은 모르고 우리만 알고 있는 데이터를 확보할 수 있다는 가능성도 도입을 결심하게 된 중요한 이유였습니다.
Q. 실제 업무에서 어떤 기능을, 어떻게 활용하고 계신가요?
소셜 데이터의 빈틈을 채우다
황우람｜소셜 데이터 분석을 하다 보면 늘 부딪히는 문제가 있어요. 연관 키워드는 찾을 수 있는데, 그게 어떤 맥락에서 언급되는지까지는 잘 보이지 않는다는 거예요. 원문을 다시 뜯어보고 정제하는 과정을 거쳐야 하는데, 그게 시간도 오래 걸리고 결국 해석에 주관이 들어갈 수밖에 없거든요. 그래서 ‘뭔가 있는 것 같은데’라고 느끼면서도 고객사 앞에서 자신 있게 말하기 어려운 경우가 많았습니다.
쿼리파인더를 쓰면서 그 부분이 달라졌어요. 소비자가 어떤 흐름으로 이 키워드를 검색하는지를 바로 확인할 수 있으니까, 소셜 데이터에서 포착한 흐름을 검색 행동으로 교차 검증하고 ‘이래서 이렇게 검색하는 거구나’라는 맥락을 근거로 함께 제시할 수 있게 됐습니다. 선케어 관련 분석에서 소셜 데이터에서 떠오른 키워드를 쿼리파인더로 교차 확인하거나, 여행 트렌드 분석에서 소셜 데이터만으로는 포착하기 어려웠던 ‘해외 당일치기 여행’이라는 관심 영역을 먼저 발견하는 등 초기 활용 사례들이 하나씩 나오고 있어요.
문송이｜클러스터파인더는 브랜드 담당자도 미처 몰랐던 소비자의 관심사를 먼저 짚어낼 수 있게 해줍니다. 작년 인기를 끌었던 땅콩 스프레드를 예로 들면, 특정 브랜드를 검색했을 때 브랜드 자체에 대한 클러스터보다 ‘경쟁사 대비’, ‘코스트코 대체재’, ‘저렴이 버전’을 다루는 클러스터가 훨씬 크게 나오는 거예요. 브랜드 담당자라면 당연히 자기 브랜드 중심으로 생각하겠지만, 소비자는 전혀 다른 맥락에서 이 브랜드를 찾고 있었던 거죠. CEP(Category Entry Point, 카테고리 진입 시점)를 이렇게 시각적으로 바로 확인할 수 있다는 게, 제안의 출발점을 잡는 데 확실히 도움이 됩니다.
호영성｜저니파인더는 소비자의 검색 여정을 처음부터 끝까지 따라갈 수 있는 기능이에요. 소비자들이 어떤 순서로 무엇을 검색하는지를 따라가다 보면 페르소나로 그릴 수 있고, 우리가 개입할 수 있는 지점이 자연스럽게 보이게 됩니다. 특히 전체 흐름을 보고 판단하는 걸 좋아하는 시니어급 리더들이 ‘어느 틈새를 어떻게 파고들 수 있는지’가 보인다며 흥미로워하는 기능이에요. 감각적으로 알고 있던 것을 데이터로 확인하는 경험이랄까요.
Q. 가장 인상적이었던 활용 사례가 있나요?
소비자 고민에서 시작하는 제안
문송이｜실주(낙찰 실패)한 제안을 회고하는 과정에서 나온 사례가 가장 기억에 남습니다. 키즈 모빌리티 브랜드를 대상으로 ‘안전’이라는 키워드를 핵심 소구점으로 삼아 작성했던 제안이었는데, 쿼리파인더로 실제 검색 데이터를 확인해보니 놀라운 결과가 나왔어요. 그 브랜드와 연관된 검색어 중에 ‘안전’에 대한 언급이 전혀 없었던 거예요. 우리가 중요하다고 생각한 소구 포인트를, 소비자는 전혀 신경 쓰지 않고 있었던 겁니다.
이 경험이 리스닝마인드를 업무 프로세스에 어떻게 녹여낼 수 있을지 구체적으로 생각하게 된 계기가 됐습니다. 새로운 제안에 들어가기 전 ‘팩트북’을 작성하는 과정에서 검색 데이터를 미리 확인해보는 시도가 시작됐어요. 예전에는 논문, 기사, 공시 정보 위주로 채웠다면, 이제는 소비자가 실제로 무엇을 검색하는지를 먼저 확인하고 제안의 방향을 잡는 방식을 만들어가고 있습니다.
Q. 실제 제안 업무 현장에서는 어떻게 활용되고 있나요?
몰랐던 카테고리의 소비자 고민도 쉽게
대학내일20대연구소는 다양한 산업군의 클라이언트를 대상으로 마케팅 제안을 진행하는 곳이다 보니, 에이전트들이 매번 생소한 카테고리를 빠르게 파악해야 하는 상황에 자주 놓입니다. 기존에는 포털 검색과 커뮤니티, SNS를 하나하나 따로 뒤지다 보니 시간이 오래 걸렸는데, 이제는 검색 데이터로 자료조사의 틀을 먼저 잡을 수 있게 됐어요.
육아 스킨케어처럼 생소한 카테고리를 다뤄야 했을 때, 배경 지식이 거의 없는 상태에서도 ‘태열’, ‘태지’ 같은 소비자들의 페인포인트 키워드를 바로 확인할 수 있었습니다. 업계 사람이 아니면 알기 어려운 언어를, 검색 데이터가 먼저 알려준 거예요. 덕분에 어디서부터 조사를 시작해야 할지 감을 잡는 시간이 확연히 줄었습니다. 자료 시각화도 잘 되어 있어서 별도 가공 없이 워킹그룹에 바로 공유할 수 있고, 제안서에 들어갈 시각 자료도 훨씬 빠르게 채울 수 있다는 것도 실무에서 체감하는 장점이에요.
Q. 리스닝마인드 도입이 조직 전체에는 어떤 변화를 가져왔나요?
고객의 문제를 파고드는 역량의 발판
문송이｜전사적으로 도입을 결정한 배경에는, 클라이언트와 대행사의 관계가 달라지고 있다는 인식이 자리하고 있었습니다. 생성형 AI를 누구나 쓸 수 있게 되면서 기본적인 실행은 누구나 할 수 있게 됐잖아요. 그렇다면 우리의 경쟁력은 고객을 더 깊이 이해하고, 고객의 문제를 먼저 파고드는 역량에서 나와야 한다는 거죠. AE뿐 아니라 제작 부서를 포함한 전 구성원이 ‘문제 해결자’가 되어야 한다는 메시지를 조직 전체에 계속 전달하고 있었는데, 검색 데이터는 그 메시지를 실제 업무에서 실현할 수 있는 발판이 되어주고 있습니다.
호영성｜아직 조직 전체가 능숙하게 활용하는 단계는 아니에요. 다만 도입을 계기로 사내 전반적으로 데이터와 인사이트에 대한 관심이 눈에 띄게 높아졌다는 변화는 감지되고 있습니다. 오랫동안 ‘이용하는 사람만 이용하는’ 한계를 느껴왔던 데이터 문화가 조금씩 달라지고 있는 거죠. 더 많은 구성원이 데이터를 직접 들여다보고, 스스로 인사이트를 발견하려는 움직임이 생겨나고 있어요.
Q. 생성형 AI 도구들과는 어떻게 다르게 활용하고 계신가요?
“AI에게 물어보면 다 아는 얘기가 나와요.
저희가 필요한 건 아직 아무도 모르는 얘기거든요“
황우람｜20대연구소가 오랫동안 추구해온 건 이미 알려진 정보를 재가공하는 게 아니라, 아직 드러나지 않은 소비자의 진짜 욕구를 먼저 발견하는 것이었습니다. 그런데 소비자 조사나 트렌드 경향성을 파악하는 데 생성형 AI를 돌리면, 누구나 알 법한 해석 결과가 나오는 경우가 많더라고요. 누구나 물어보면 비슷한 답이 나오는 도구로는 차별화된 인사이트를 만들 수 없다는 걸 실감했습니다.
실제로 제안 회의 전에 AI에게 아이디어를 물어보는 경우도 점점 줄어드는 추세예요. AI는 업무 효율화를 위한 도구로 활용하고, 새로운 인사이트나 아이디어는 소비자의 실제 행동 데이터에서 찾는 쪽으로 자연스럽게 이동하고 있습니다.이런 맥락에서 가공되거나 해석된 정보가 아니라 소비자가 직접 남긴 검색 행동을 보는 것, 그게 아직 아무도 발견하지 못한 인사이트에 가장 가깝게 다가가는 방법 중 하나라는 생각이 들어요.
Q. 앞으로 리스닝마인드를 어떻게 사용하실 계획이세요?
소셜 데이터와 검색 데이터는 상호보완적인 관계
황우람｜소셜 데이터와 검색 데이터는 소비자의 서로 다른 모습을 보여줍니다. 소셜 데이터가 사람들이 공개적으로 표현하는 이야기를 담는다면, 검색 데이터는 혼자서 조용히 궁금해하는 것들을 담고 있어요. 이 두 데이터를 함께 볼 수 있다면 소비자를 훨씬 입체적으로 이해할 수 있다는 확신이 생겼습니다. 추이 데이터를 다운로드해 소셜 데이터와 직접 결합해보는 방식도 앞으로 모색해볼 계획이에요.
문송이｜리스닝마인드 사내 스터디도 운영할 계획입니다. 업무 시간 외 이른 아침에 진행되는 데다 인원 제한도 있는 스터디인데, 공고와 동시에 마감될 만큼 관심이 뜨거웠어요. 각 기능을 어떤 상황에서 더 효과적으로 활용할 수 있는지 깊이 파고드는 것부터 시작해, 발견한 인사이트를 고객사에 어떻게 더 설득력 있게 전달할 수 있을지까지 함께 고민해나갈 계획입니다.
Q. 대학내일에게 리스닝마인드란?
고객보다 먼저, 더 깊이 문제를 발견하기 위해 익혀가는 무기
문송이｜새롭게 브랜드를 런칭하는 분들은 무조건 이 툴을 봐야 한다고 생각해요. 그런데 사실, 고객들은 몰랐으면 좋겠어요. 우리가 잘 다루면 되니까요.(웃음) 어떻게 하면 고객사보다 먼저, 더 깊이 진짜 문제를 발견하고 문제 해결을 도와드릴 수 있을지 고민하고 노력하고 있어요. 리스닝마인드 데이터 역시 고객을 더 잘 이해하기 위해 도입하게 되었고요. 그게 앞으로 살아남는 진정한 경쟁력이 될 거라고 생각해요.
※ 본 인터뷰는 대학내일20대연구소 구성원과의 미팅 내용을 바탕으로 재구성되었습니다.
리스닝마인드는 구글, 네이버 등에서 발생하는 대규모 검색 데이터를 기반으로 소비자의 검색 의도와 구매 맥락을 분석하는 SaaS 툴 입니다. 특정 키워드의 검색량과 연관 키워드뿐 아니라, 소비자가 어떤 검색 경로를 거쳐 구매에 이르는지, 어떤 상황과 동기에서 특정 브랜드나 제품군을 떠올리는지(CEP)까지 분석해 마케팅 전략, 콘텐츠 기획, 상품 기획 등에 활용할 수 있도록 돕습니다.
설문이나 인터뷰 기반의 정성조사는 표본 선정이나 응답 과정에서 편향이 생길 수 있습니다. 반면 검색·행동 데이터는 소비자가 실제로 남긴 흔적이기 때문에, 인사이트의 근거로 제시할 때 설득력이 높아집니다. 영성 님이 도입 계기로 꼽았던 것도 바로 이 지점이었습니다.
소셜 데이터는 사람들이 무엇을 언급했는지를 보여주지만, 어떤 맥락과 의도에서 나온 언급인지 파악하기는 어렵습니다. 황우람 님이 설명했듯, 리스닝마인드는 실제 검색 행동 데이터를 함께 보여주기 때문에 소셜 데이터에서 발견한 흐름을 교차 검증할 수 있습니다. 두 데이터는 대체재가 아니라 보완재에 가까운 셈입니다.
특정 키워드를 검색했을 때, 관련된 소비자 관심 키워드들을 군집 형태로 시각화해서 보여주는 기능입니다. 문송이 님의 땅콩 스프레드 사례처럼, 어떤 클러스터가 더 크게 형성되어 있는지를 통해 브랜드나 카테고리에 대한 소비자의 실제 관심 영역(CEP)을 발견할 수 있습니다.
생성형 AI로 실행의 진입 장벽이 낮아진 만큼 대행사의 경쟁력은 ‘고객보다 먼저, 더 깊이 시장과 소비자를 이해하는 역량’에서 갈리고 있습니다. 리스닝마인드는 제안 작성, 제안 회고, 신규 트렌드 발굴 등 실무 전반에서 고객의 진짜 니즈를 데이터로 확인하는 도구로 쓰일 수 있습니다.